Ubuntu上PyTorch模型训练技巧

以下是在Ubuntu上优化PyTorch模型训练的实用技巧：

1. 硬件与软件环境
   • 安装NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN，确保与PyTorch版本兼容。
   • 使用虚拟环境（如conda）隔离依赖，避免冲突。
2. 训练性能优化
   • 混合精度训练：通过torch.cuda.amp模块减少显存占用，提升计算速度。
   • 多卡并行：利用DataParallel或DistributedDataParallel实现多GPU训练。
   • 数据加载优化：设置num_workers（多线程加载）、pin_memory（预读取数据）加速数据预处理。
3. 资源管理与监控
   • 使用nvidia-smi监控GPU使用情况，调整batch size避免显存溢出。
   • 通过torch.profiler分析性能瓶颈，优化计算密集型操作。
4. 代码与环境细节
   • 启用torch.inference_mode()加速推理阶段。
   • 定期清理系统缓存，或使用轻量级桌面环境减少资源占用。

参考来源：